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SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは専門家の知見や観点に基づいたデータ活用アセスメント（データ事前評価）について、ユースケースを交え、分析手法の選択と適用、結果の解釈を中心に、当社だからお伝えできる“ノウハウ”をご紹介します。
データ活用による課題解決において、“何が必要で”“何ができるか”“何をするべきか”を、データ活用アセスメント（データ事前評価）を通じ、今あるデータと課題を、どう紐づけ、どうデータ分析に落とし込むのか、データを活用し効果を出すうえで一番大切な、データ活用アセスメントと課題整理についてお話します。
効果が出る“正しい”データ活用を進めていくうえで、どのように進めればいいのか分からない、上手く進められていない、何かいい方法がないかとお悩みの方はぜひご参加ください。
何か成功の糸口を見つけられるきっかけになれれば幸いです。
SUMMARYこんな方におすすめ
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所属部署のデータ活用と分析スキルを向上させ、生産性の向上とリソースの効率化、内製化を目指している方
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データ活用、データ分析が必要だと考えているが、具体的な進め方が分からない、試行錯誤しながら、何か良い方法を探している方
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DX推進部署にて、関連部署の分析スキルを向上させ、生産性の向上と内製化、所属部署のリソース負荷の軽減を目指している方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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データ活用アセスメントによる課題整理と方針策定の概要
データ活用し課題を解決していくうえで、一番大事なデータ活用アセスメント（データの事前評価）による課題整理の方法や流れを、優良顧客分析をもとに、その重要性とそれを行うための“ノウハウ”をお伝えします。
- プログラム２
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データ活用アセスメントのユースケース
センサデータの異常/予兆検知（機械学習）や、コールセンターにおける対応履歴（テキストマイニング）、小売業の生産管理・需要予測（時系列分析）、人材活用分野における要因分析（ベイジアンネットワーク）等のユースケースをもとに、どのように分析していき、どう結果を解釈したのかをご紹介します。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
データマイニング部 グループリーダー尾崎 博子
自然言語処理、機械学習、統計解析などの製品開発や技術営業、受託分析、分析コンサルティングなどを担当。近年は、データ分析の業務支援や人材育成を中心とした、お客様のデータ活用の伴走型支援に関わる様々な業務に広く携わる。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- データ活用の正しいすすめ方 データ活用アセスメントによる課題整理と方針策定
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれな何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。